## IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN DALAM MENGIDENTIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN JERAWAT PADA WAJAH
Ekin Adhi Guna, Esra Fransiska Sihombing, Michael Nico Pasaribu, Hermawan Syahputra, Fanny Ramadhani Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar, Kec. Percut Sei Tuan, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia ekinadhiguna@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  teknologi  komputer  di  sektor  kesehatan  telah  berkembang  pesat,  terutama  dalam  sistem rekomendasi dan promosi kesehatan. Perkembangan kecerdasan buatan, khususnya deep learning , telah terbukti sangat bermanfaat dalam deteksi dini penyakit melalui analisis pencitraan medis. Convolutional Neural Network (CNN),  sebagai  salah  satu  bagian  dari deep  learning ,  menunjukkan  kinerja  tinggi  dalam  berbagai  aplikasi, termasuk identifikasi jerawat. Jerawat pada remaja memiliki dampak signifikan pada aspek personal, sosial, dan psikologis,  seringkali  menyebabkan  depresi  dan  rendahnya  percaya  diri.  Pengetahuan  masyarakat  tentang perawatan  jerawat  yang  tepat  masih  terbatas,  yang  sering  kali  menyebabkan  kesalahan  perawatan  dan memperburuk  kondisi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  berbasis  CNN  guna mengidentifikasi  tingkat  keparahan  jerawat  sehingga  dapat  memberikan  penanganan  yang  tepat.  Implementasi CNN  memungkinkan  model  untuk  mengekstraksi  hierarki  fitur  dari  citra,  sehingga  menciptakan  representasi visual yang lebih baik untuk variasi dari tingkat keparahan jerawat. Hasil penelitian dengan 1.106 dataset dari tiga label menunjukkan akurasi sebesar 75%, menegaskan efektivitas CNN dalam mengidentifikasi pola visual tingkat keparahan jerawat. Sistem ini diharapkan mampu memberikan solusi dalam mengatasi masalah keparahan jerawat dan  mengurangi  kesalahan  perawatan  yang  sering  terjadi,  sehingga  meningkatkan  kualitas  hidup  remaja  yang terpengaruh oleh jerawat.
Kata kunci : CNN, Python, Colab, Jerawat, Identifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  kesehatan  kini  mulai  mengadopsi penggunaan  komputer  tidak  hanya  sebagai  alat promosi  dan  pengajaran  tetapi  juga  sebagai  sistem rekomendasi.  Kemajuan  dalam  teknologi  kecerdasan buatan,  khususnya  melalui  pengembangan  deep learning,  telah  terbukti  bermanfaat  dalam  membantu deteksi dini penyakit, terutama dalam aspek pencitraan medis.  Teknologi  telah  memungkinkan  komputer untuk  mengidentifikasi  pola,  menganalisa  data  dan teks,  serta  menginterpretasi  gambar. Deep  learning khususnya,  sangat  efektif  dalam  mendeteksi  objek. Proses  ini,  terutama  dalam  konteks  gambar,  sangat bergantung  pada  dukungan  dari Graphic  Processing Unit (GPU)  untuk  menghasilkan  deteksi  yang  akurat [1]. Karena keefektifannya ini, deep learning menjadi sangat populer dalam pengolahan data kesehatan.
Salah  satu  bagian  dari deep  learning adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan jenis neural network yang telah digunakan di berbagai bidang dengan kinerja yang tinggi. Kinerja yang  tinggi  ini  memicu  pengembangan  aplikasi  di bidang  kesehatan  kulit  dan  jerawat  [2]. Jerawat  pada remaja  dapat  memberikan  dampak  pada  aspek personal-sosial dan psikologis. Remaja dengan jerawat dapat  mengalami  depresi,  harga  diri  rendah,  dan ketakutan  untuk  bersosialisasi.  Seseorang  yang memiliki  jerawat  mungkin  merasa  tidak  nyaman  dan memiliki perasaan  buruk tentang diri  mereka sendiri. Selain  itu,  konsep  diri  remaja  dapat  berubah  jika
mereka  memahami  betapa  pentingnya  penampilan dalam interaksi sosial [3].
Jerawat adalah penyakit kulit yang sering terjadi, ditandai  dengan  munculnya  komedo,  papula,  nodul, dan pustula. Biasanya, jerawat muncul di wajah, leher, bahu,  dada,  punggung,  dan  lengan  atas.  Penyakit  ini sangat  umum,  menyerang  80%  remaja  laki-laki  dan perempuan. Remaja laki-laki biasanya mengalaminya pada usia 16-19 tahun, sedangkan remaja perempuan pada usia 14-17 tahun. Jerawat tidak hanya menyerang remaja.  Menurut  studi Golden  Burden  of  Disease (GBD),  85%  orang  dewasa  muda  usia  12-25  tahun juga mengalaminya. Penelitian di Jerman menunjukkan 64% orang berusia 20-29 tahun dan 43% orang berusia 30-39 tahun masih memiliki jerawat. Di Indonesia, berdasarkan catatan dermatologi kosmetik, persentase  penderita  jerawat  meningkat  dari  60%  di tahun  2006  menjadi  80%  di  tahun  2007  dan  90%  di tahun 2009 [4].
Masyarakat awam umumnya memiliki pengetahuan  yang  terbatas  dalam  merawat  jerawat. Kesalahan dalam perawatan jerawat dapat memperparah  kondisinya  karena  setiap  tingkatan jerawat  jerawat  memerlukan  penanganan  yang berbeda, meskipun gejalanya hampir sama. Penelitian ini  dilakukan  untuk  membuat  sistem  yang  dapat mengidentifikasi tingkat keparahan dengan algoritma CNN dengan  penanganan  yang  sesuai  berdasarkan tingkat  keparahan,  risiko  terjadinya  bekas  luka, hiperpigmentasi,  dan  kerusakan  kulit  lainnya  dapat diminimalisir.
CNN merupakan jenis jaringan saraf yang dalam penggunaannya  umumnya  diterapkan  pada  data berupa  gambar.  Penerapan  algoritma  CNN  pada gambar  bertujuan  untuk  mengenali  serta  mendeteksi objek  yang  ada  dalam  gambar  tersebut.  Arsitektur CNN  meliputi input  image , convolutional  layer , pooling layer dan fully connected layer [5].
Dengan  menerapkan  CNN  dalam  proses mengidentifikasi tingkat keparahan jerawat diharapkan  dapat  memberikan  solusi  terhadap permasalahan  mengenai  keparahan  jerawat  beserta kesalahan  perawatan  yang  diderita.  Oleh  karena  itu, akan  dibuat  suatu  Sistem  identifikasi  tingkat keparahan jerawat pada wajah. Sistem ini merupakan aplikasi  berbasis  komputer  yang  menggunakan Metode CNN.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Jerawat
Jerawat  (Acne  vulgaris)  adalah  penyakit  kulit yang  paling  sering  dikeluhkan  oleh  masyarakat, terutama  remaja.  Penyakit  ini  biasanya  muncul  di permukaan  kulit  wajah,  leher,  dada,  dan  punggung. Jerawat terjadi ketika kelenjar minyak di kulit menjadi terlalu  aktif,  menyebabkan  pori-pori  kulit  tersumbat oleh  penumpukan  lemak  yang  berlebihan.  Secara klinis,  jerawat  ditandai  dengan  munculnya  komedo, papul, pustul, nodul, dan jaringan parut [6].

## 2.2. Convolutional Neural Network (CNN)
Sebuah  jenis  arsitektur  jaringan  saraf  buatan yang  dirancang  secara  khusus  untuk  menangani  data yang  memiliki  struktur  tertentu,  seperti  gambar  dan data  berbentuk  grid.  CNN  sangat  efektif  untuk berbagai  tugas  seperti  pengenalan  gambar,  deteksi objek,  segmentasi  gambar,  dan  lain  sebagainya  [7]. Arsitektur  CNN  terinspirasi  oleh  cara  kerja  sistem visual manusia dan hewan.
Inti  dari  CNN  adalah  penggunaan  prinsip konvolusi,  di  mana  kernel  (filter)  konvolusi  dengan ukuran  tertentu  digeser  melintasi  gambar.  Proses  ini memungkinkan komputer untuk membentuk representasi  baru dari  informasi  yang dihasilkan oleh filter  saat  diterapkan  pada  berbagai  bagian  gambar Arsitektur  umum  Convolutional  Neural  Network meliputi  tiga  komponen  utama:  input,  ekstraksi  fitur, dan klasifikasi [8].

## 2.3. Python
Python adalah scripting language yang berorientasi  objek.  Bahasa  pemrograman  ini  dapat digunakan untuk pengembangan perangkat lunak dan bisa  dijalankan  melalui  berbagai  sistem  operasi.  Saat ini, Python juga merupakan bahasa yang populer bagi bidang data science dan analisis. Hal ini dikarenakan oleh  dukungan  bahasa  Python  terhadap  library  yang didalamnya  menyediakan  fungsi  analisis  data  dan fungsi machine  learning , data  preprocessing  tools , serta visualisasi data [9].

## 2.4. Identifikasi
Identifikasi  adalah  proses  menetapkan  identitas seseorang, benda, atau entitas lainnya. Secara umum, identifikasi merujuk pada tindakan memberikan tanda- tanda  pada  kelompok  barang  atau  entitas  tertentu, dengan  maksud  membedakan  satu  komponen  dari yang  lainnya,  sehingga  komponen  tersebut  dapat diakui  dan  diklasifikasikan  ke  dalam  kelompok  yang sesuai [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menerapkan tahapan penelitian seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk training dan validation adalah model klasifikasi tingkat keparahan jerawat yang dikumpulkan melalui kaggle. Data yang digunakan  terdiri  1.106  foto  yang  terdiri  atas  3 tingkatan (level) keparahan jerawat seperti pada Tabel 1.
Tabel 1.   Dataset Tingkatan Jumlah Data Data Train Data Validation Level 1 637 496 141 Level 2 186 135 51 Level 3 137 96 41

## 3.2. Perancangan Model
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penentuan  model CNN  yang  sesuai  untuk  mengklasifikasi  gambar tingkat  keparahan  jerawat.  CNN  sendiri  merupakan salah  satu  algoritma  dari deep  learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Percepton (MLP)  untuk  mengolah  data  dalam  bentuk array matrix berupa  dua  dimensi  atau  lebih,  seperti  data gambar,  suara  maupun  video.  CNN  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  berlabel menggunakan metode supervised  learning .  CNN  sering  digunakan untuk mengenali objek atau pemandangan, serta juga untuk melakukan deteksi dan segmentasi objek. Pada penelitian ini dilakukan implementasi arsitektur model Convolutional  Neural  Network (CNN)  menggunakan
framework Keras  dari  TensorFlow  yang  digunakan untuk pemodelan klasifikasinya.

## 3.3. Pelatihan Model
Pada  proses  ini  dilakukan  pelatihan  terhadap model  dengan dataset yang  telah  disiapkan menggunakan  metode fit dari  keras  dengan  beberapa parameter  yang  telah  digunakan.  Proses  pelatihan  ini akan mengoptimalkan bobot-bobot model ( kernel dan bias ) untuk meminimalkan fungsi kerugian ( loss ) pada data training , dengan harapan bahwa model kemudian akan mampu menggeneralisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat (data testing ).

## 3.4. Evaluasi Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengevaluasian  model pada  data testing setelah  proses  pelatihan  selesai. Dengan  menggunakan  metode evaluate pada  model untuk  mengukur  performa  model  pada  data  validasi akan  memberikan output berupa  nilai  akurasi  dan fungsi kerugian ( loss ). Pada tahap ini juga akan dibuat suatu plot untuk  menunjukkan  peforma  model  pada setiap tahapan pelatihan. Hasil evaluasi ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model berperforma  pada  data  yang  tidak  pernah  dilihat selama proses pelatihan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian  ini digunakna 3 level keparahan jerawat yang digunakan sebagai bahan untuk membuat klasifikasi  menggunakan  algoritma  CNN.  Pada Gambar 2 adalah sampel dari dataset yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Sampel dataset

## 4.2. Perancangan Model
Dalam  penelitian  ini, Convolutional  Neural Network (CNN)  diimplementasikan  menggunakan framework  Keras  dari  TensorFlow  untuk  melakukan pemodelan klasifikasi. Langkah-langkah dalam merancang modelnya adalah sebagai berikut:
a. Mengimport library yang  dibutuhkan  dalam pembuatan model klasifikasi.
b. Membuat  model Sequential ,  yang  merupakan tumpukan  linier  dari  lapisan-lapisan neural network .
c. Menambahkan  lapisan  konvolusi  dengan  32 filter,  masing-masing  berukuran  3x3,  dan menggunakan fungsi aktivasi ReLU.
d. Menambahkan  lapisan max  pooling dengan ukuran pool 2x2. Max  pooling digunakan untuk mereduksi  dimensi  spasial  dari  representasi gambar.
e. Menambahkan  lapisan  konvolusi  kedua  dengan 64 filter berukuran 3x3 dan aktivasi ReLU.
f. Menambahkan  lapisan max  pooling kedua dengan ukuran pool 2x2.
g. Menambahkan  lapisan  konvolusi  ketiga  dengan 128 filter berukuran 3x3 dan aktivasi ReLU.
h. Menambahkan  lapisan max  pooling ketiga dengan ukuran pool 2x2.
i. Meratakan ( flatten ) output dari lapisan sebelumnya  menjadi  vektor  satu  dimensi.  Ini diperlukan  sebelum  memasukkan  ke  lapisan Dense ( fully connected).
j. Menambahkan  lapisan fully  connected dengan 128 neuron dan fungsi aktivasi ReLU.
k. Menambahkan  lapisan fully  connected terakhir dengan  3 neuron ,  yang  sesuai  dengan  jumlah kelas  yang  diinginkan.  Fungsi  aktivasi softmax digunakan untuk menghasilkan distribusi probabilitas untuk setiap kelas.
4.3. Pelatihan Model Pada tahap pelatihan model ini akan menghasilkan  model  CNN  terlatih  yang  telah  siap untuk diujian. Proses pelatihan diiterasi sesuai dengan jumlah  epoch  yang  ditentukan,  di  mana  setiap epoch mewakili  satu  iterasi  melalui  seluruh  data training untuk mengekstrak representasi fitur yang diperlukan. Dalam proses pelatihan, pengoptimal digunakan untuk memperbarui  bobot  selama  fase backward-pass . Pengoptimal  yang  digunakan  adalah  pengoptimal Adam  dengan learning  rate 0.0001.  Setelah  proses pelatihan  selesai, accuracy dan loss  value yang diperoleh berdasarkan hasil setiap epoch akan tercatat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil pelatihan model
Setelah  proses epoch selesai  maka  akan  dibuat suatu plot dari semua hasil epoch proses training dan validation tersebut  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar 4 dan Gambar 5  untuk melihat peforma dari model  yang  telah  dibuat.  Dari  visualisasi  tersebut, dapat disimpulkan bahwa model menunjukkan kinerja cukup  baik.  Selama  proses  pelatihan,  terjadi peningkatan  yang  stabil  pada  nilai  akurasi  dan konsistensi  pada  nilai  kerugian  ( loss  value ),  dengan accuracy mencapai 0.7500 dan kerugian 0.6154.
Gambar 4. Plot accuracy
Gambar 5. Plot loss value

## 4.4. Evaluasi Model
Setelah  dilakukan  pelatihan  model  tahapan selanjutnya  adalah  evaluasi  terhadap  model  tersebut. Dengan  menggunakan  metode evaluate pada  model untuk mengukur performa model pada data validation maka  diperolah loss  value sebesar  0.6153  atau  61% dan  untuk accuracy sebesar  0.7483  atau  75%.  Hasil evaluasi  ini  memberikan  gambaran  tentang  seberapa baik  peforma  model  pada  data  yang  tidak  pernah dilihat selama proses pelatihan ( data validation ).
Gambar 6. Proses pengujian model
Gambar  6  menunjukkan  tampilan  dari  proses pengujian model yang telah dilatih, termasuk beberapa tahapan  seperti  pemasukan  library,  penentuan  path gambar,  proses  memuat  dan  menampilkan  gambar, serta  proses  prediksi  gambar.  Proses  ini  dilakukan secara berulang untuk mengevaluasi dan menyimpulkan performa dari model yang telah dilatih.
Pada  Tabel  2  memuat  beberapa  hasil  dari pengujian  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya,  data yang digunakan dalam pengujian  ini adalah data dari dataset  tingkat  keparahan  yang  diambil  secara  acak tiap  kelasnya.  Berdasarkan  tabel  tersebut  terlihat bahwa  dari  6  pengujian  menunjukkan  hasil  dimana terdapat 4 benar dan 2 salah, sehingga dapat dikatakan bahwa  model  dapat  melakukan  identifikasi  tingkat keparahan jerawat dengan cukup baik.
Tabel 2.   Hasil pengujian model No Gambar Label Benar Prediksi Status 1 Level 1 Level 1 Benar 2 Level 1 Level 1 Benar 3 Level 2 Level 1 Salah 4 Level 2 Level 1 Salah 5 Level 3 Level 3 Benar 6 Level 3 Level 3 Benar

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) dalam  mengidentifikasi  tingkat  keparahan  jerawat berhasil.  Penggunaan  CNN  memungkinkan  model untuk secara progresif mengekstraksi hierarki fitur dari citra,  sehingga  menciptakan  representasi  yang  lebih baik dari variasi visual yang ada pada berbagai tingkat keparahan  jerawat.  Pengujian  menggunakan  1.106 dataset dari 3 label telah menghasilkan tingkat akurasi sebesar  75%,  menunjukkan  efektivitas  CNN  dalam mengidentifikasi  pola  visual  pada  tingkat  keparahan jerawat.  Implementasi  ini  berpotensi  meningkatkan efisiensi  dalam  proses  klasifikasi  tingkat  keparahan jerawat  dengan  akurasi  yang  sudah  cukup  baik, memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem  pengenalan  objek  di  bidang  pengolahan  citra digital. Secara keseluruhan, penelitian ini memperkuat peran  algoritma  CNN  sebagai  solusi  yang  cukup efektif untuk klasifikasi tingkat keparahan jerawat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Naf’an,  F.  Islami,  and  G.  Gushelmi, “Implementasi Deep Learning
Dalam
Pendeteksian  Kerumunan  Yang  Berpotensi Melanggar  Protokol  Kesehatan  Covid-19,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 821, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3484.
[2]  S. Rekomendasi pada Forum Kesehatan Dengan Pemeringkatan Pertanyaan Serupa Menggunakan Pendekatan  Deep  Learning,  B.  Khufa  Rahmada Aula,  C.  Fatichah,  and  D.  Purwitasari,  “The Journal on Machine Learning and Computational Intelligence  (JMLCI)  28,”  pp.  28–33,  [Online]. Available: www.dokter.id
[3]  Aryani  Diah  Tri  and  Riyaningrum  Wahyu, “Hubungan  Acne  Vulgaris  (AV)  Dengan Kepercayaan  Diri  Pada  Mahasiswa  Universitas Purwokerto    Angkatan  2021,” J.  Kesehat. Tambusai , vol. 3, no. 3, pp. 2774–0524, 2022.
[4]  Y.  F.  Achmad,  A.  Yulfitri,  and  M.  B.  Ulum, “Identifikasi  Jenis  Jerawat  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan GLCM dan Backpropagation,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) ,  vol.  20,  no.  2,  p.  139,  2021,  doi: 10.53513/jis.v20i2.4747.
[5]  C. Oktaviany and T. L. Marselino, “Pengembangan  Perangkat  Lunak  Untuk
Pengelompokkan  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra Digital Daun Menggunakan CNN,”
KALBISIANA J. Sains, Bisnis dan … , vol. 8, no. 2,  pp.  1895–1914,  2020,  [Online].  Available: http://112.78.142.42/index.php/kalbisiana/article /view/429%0Ahttp://112.78.142.42/index.php/k albisiana/article/download/429/342
[6]  I. Loni, Beta Ria Erika Marita Dellima, and Eni
Kartika  Sari,  “UJI  EFEKTIVITAS  SEDIAAN GEL  EKSTRAK  ANGUR  LAUT  (Caulerpa racemosa) TERHADAP BAKTERI Staphylococcus aureus PENYEBAB JERAWAT,” J.  Farm.  Dan  Kesehat.  Indones. , vol.  3,  no.  2,  pp.  114–125,  2023,  doi: 10.61179/jfki.v3i2.471.
[7]  N. K. Qudsi, R. A. Asmara, and A. R. Syulistyo, “Identifikasi  Citra  Tulisan  Tangan  Digital Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN),” Semin. Inform. Apl. Polinema , pp. 48– 53, 2019.
[8]  R. Obet Yumame, Y. Agus Pranoto, and J. Dedy Irawan,  “Rancang  Bangun  Pendeteksi  Masker Dan  Alat  Pembersih  Tangan  Otomatis  Berbasis Arduino Menggunakan Metode Cnn
(Convulution  Neural  Network)  Di  Gereja  Gki Jayapura  Papua,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  965–973,  2023,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5408.
[9]  N.  H.  Harani,  C.  Prianto,  and  M.  Hasanah, “Deteksi  Objek  Dan  Pengenalan  Karakter  Plat Nomor  Kendaraan  Indonesia  Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN) Berbasis Python,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 3, pp. 47–53, 2019, [Online]. Available: https://ejurnal.ulbi.ac.id/index.php/informatika/a rticle/view/658
[10]  R. Pujiati and N. Rochmawati, “Identifikasi Citra Daun  Tanaman  Herbal  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 3, no. 03, pp. 351– 357,  2022,  doi:  10.26740/jinacs.v3n03.p351- 357.